1。业务场景介绍先简单说一下线上生产系统的背景。由于文章仅作为案例，大量业务背景被弱化。简单来说，这是一个分布式系统。系统A需要通过网络请求将一个非常核心、关键的数据传输给另一个系统B。所以这里其实是这里考虑的一个问题。如果A系统刚把核心数据传给B系统，B系统就莫名其妙的崩溃了，岂不是导致数据丢失？所以在这个分布式系统的架构设计中，采用了一个非常经典的Quorum算法。简单来说，这个算法就是系统B必须部署奇数个节点，比如至少部署3台机器，或者5台机器，7台机器等等。那么系统A每向系统传输一条数据，就必须向系统B部署的所有机器发送一个请求，请求向系统B部署的所有机器传输一条数据。确定一个数据是系统写的A到系统B成功，要求系统A必须在指定的时间范围内成功的向系统B所在的机器传输超过Quorum数量的数据。例如，假设系统B部署了3台机器，那么它的Quorum数为：3/2+1=2，也就是说系统B的Quorum数为：所有机器数/2+1。因此，系统A需要判断一个核心数据是否写入成功。如果B系统一共部署了3台机器，那么A系统必须在规定的时间内收到B系统所在的2台机器的写成功响应。这时系统A可以认为这条数据已经成功写入系统B，这就是所谓的Quorum机制。也就是说，在分布式架构下，系统之间传输数据时，一个系统必须保证自己传输给另一个系统的数据不会丢失，并且必须在规定的时间内接收到另一个系统的Quorum（最多）数量.机器响应写入成功。这种机制其实在很多分布式系统和中间件系统中都有广泛的应用。我们的在线分布式系统也是使用这种Quorum机制在两个系统之间传输数据。这里给大家放一张图，一起来看看这个架构是什么样子的。如上图所示，图中很清楚的展示了一条数据在系统A和系统B之间传输时的Quorum机制，接下来我们用代码给大家看看上面的Quorum写入机制在代码层面是什么样子的。PS：因为这个机制其实涉及到很多底层的网络传输、通信、容错、优化，所以下面的代码做了很大的简化，只表达了一个核心意思。上面是大大简化的代码，但是核心意思表达的很清楚。大家可以仔细看两遍，其实非常容易理解。这段代码的意思其实很简单。说白了就是异步启动线程向系统B的所有机器发送数据，同时进入一个while循环等待系统B的机器Quorum数量返回响应结果。如果超过指定的超时时间还没有收到预期数量的机器的结果，则判定系统B部署的集群出现故障，则系统A直接退出，相当于系统A宕机。这就是整个代码的意思！二是问题突出。光看代码不难，问题是在线上运行的时候，并没有写代码时想的那么简单。有一次，在线生产系统运行过程中，系统整体负载非常稳定。本来应该没什么问题的，突然收到告警，说系统A突然宕机了。然后开始检查，左检查右检查，发现B系统集群都是好的，应该没有问题。然后查看系统A，发现系统A的其他部分没有问题。最后结合系统A自身的日志和系统A的JVMFullGC的垃圾回收日志，我们可以找出具体的故障原因.3.定位问题的原因其实很简单，就是系统A在线运行一段时间后，偶尔会进行JVMFullGC，长时间stoptheworld，也就是大-规模垃圾收集。但是，此时会导致系统A内部大量的工作线程冻结，不再工作。直到JVMFullGC结束，工作线程才会恢复运行。我们看下面的代码片段：但是系统A这种莫名其妙的宕机是不正确的，因为如果没有JVMFullGC，上面的if语句是不成立的。他会暂停1秒进入下一个while循环，然后他就可以收到系统B返回的Quorum数量的结果，而这个while循环可以中断继续运行。结果导致JVMFullGC卡顿几十秒，莫名触发if判断执行，A系统莫名退出关闭。因此，线上JVMFullGC造成的系统长期卡顿确实是导致系统运行不稳定的隐形杀手之一！四、解决问题至于上面代码稳定性的优化，也很简单。我们只需要在代码中添加一些东西来监控上面代码中是否发生了JVMFullGC。如果发生JVMFullGC，就自动延长expireTime。例如以下代码的改进：通过上述代码的改进，可以有效优化线上系统的稳定性，保证在JVMFullGC发生时，不会因为异常宕机而随机退出。
